1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
Die Zeit vergeht wie im Flug.

2
00:00:02,000 --> 00:00:04,000
Es ist tatsächlich fast 20 Jahre her,

3
00:00:04,000 --> 00:00:08,000
als ich die Art und Weise neu ausrichten wollte, wie wir Informationen nutzen,

4
00:00:08,000 --> 00:00:11,000
die Art und Weise wie wir zusammenarbeiten. Ich erfand das World Wide Web.

5
00:00:11,000 --> 00:00:14,000
Nun, 20 Jahre später, hier bei TED

6
00:00:14,000 --> 00:00:18,000
möchte ich Sie um eine erneute Neuausrichtung bitten.

7
00:00:19,000 --> 00:00:23,000
Lassen Sie uns ins Jahr 1989 zurückgehen.

8
00:00:23,000 --> 00:00:26,000
Damals habe ich ein Memo verfasst, in dem ich das globale Hypertext-System vorschlug.

9
00:00:26,000 --> 00:00:29,000
Es hat eigentlich kaum jemanden interessiert.

10
00:00:29,000 --> 00:00:33,000
Aber 18 Monate später -- so ereignen sich Innovationen --

11
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
18 Monate später sagte mir mein Vorgesetzter, ich könne es nebenbei machen,

12
00:00:37,000 --> 00:00:39,000
als eine Art Projekt zum Herumspielen.

13
00:00:39,000 --> 00:00:41,000
Einen neuen Computer ausprobieren, den wir bekommen hatten.

14
00:00:41,000 --> 00:00:44,000
Also gab er mir die Zeit, es zu programmieren.

15
00:00:44,000 --> 00:00:49,000
Ich habe im Wesentlichen skizziert, wie HTML aussehen sollte,

16
00:00:49,000 --> 00:00:52,000
Hypertext-Protokoll -- HTTP --

17
00:00:52,000 --> 00:00:55,000
die Idee von URLs -- diese Namen für Dinge,

18
00:00:55,000 --> 00:00:57,000
die mit HTTP beginnen.

19
00:00:57,000 --> 00:00:59,000
Ich habe den Code geschrieben und ihn bereitgestellt.

20
00:00:59,000 --> 00:01:01,000
Warum ich das getan habe?

21
00:01:01,000 --> 00:01:03,000
Nun ja, es war im Wesentlichen Frustration.

22
00:01:03,000 --> 00:01:07,000
Ich war frustriert. Ich arbeitete als Software-Entwickler

23
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
in diesem riesigen, sehr aufregenden Labor,

24
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
mit vielen Leuten aus der ganzen Welt.

25
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
Sie brachten die verschiedensten Arten von Computern mit sich.

26
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
Sie hatten alle möglichen verschiedenen Arten an Datenformaten.

27
00:01:17,000 --> 00:01:19,000
Alle möglichen Dokumentationssysteme.

28
00:01:19,000 --> 00:01:22,000
Wenn ich bei dieser Vielfalt

29
00:01:22,000 --> 00:01:24,000
herausfinden wollte, wie etwas entwickelt werden musste,

30
00:01:24,000 --> 00:01:26,000
mit einem bisschen von diesem und jenem,

31
00:01:26,000 --> 00:01:30,000
bei allem, was ich mir ansah, musste ich mich mit einer neuen Maschine verbinden,

32
00:01:30,000 --> 00:01:32,000
ich musste lernen, neue Programme zu starten,

33
00:01:32,000 --> 00:01:37,000
und die Informationen, die ich benötigte, würde ich in einem neuen Datenformat finden.

34
00:01:37,000 --> 00:01:39,000
Und all diese waren inkompatibel.

35
00:01:39,000 --> 00:01:41,000
Es war einfach sehr frustrierend.

36
00:01:41,000 --> 00:01:43,000
Die Frustration lag in all diesem Potenzial.

37
00:01:43,000 --> 00:01:46,000
Tatsächlich waren auf all diesen Platten Dokumente.

38
00:01:46,000 --> 00:01:49,000
Wenn Sie sich also vorstellten, dass all diese

39
00:01:49,000 --> 00:01:54,000
Teil eines großen, virtuellen Dokumentationssystems im Himmel,

40
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
sagen wir im Internet, wären,

41
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
dann wäre das Leben so viel einfacher.

42
00:01:58,000 --> 00:02:02,000
Wenn man einmal solch eine Idee hat, lässt es einen nicht mehr los,

43
00:02:02,000 --> 00:02:04,000
und selbst wenn die Leute dein Memo nicht lesen --

44
00:02:04,000 --> 00:02:07,000
er hat es tatsächlich gelesen, seine Kopie wurde nach seinem Tod gefunden.

45
00:02:07,000 --> 00:02:10,000
Er schrieb "Unklar, aber hochinteressant", mit Bleistift in die Ecke.

46
00:02:10,000 --> 00:02:12,000
(Lachen)

47
00:02:12,000 --> 00:02:16,000
Aber grundsätzlich war es schwierig. Es war wirklich schwierig zu erklären,

48
00:02:16,000 --> 00:02:18,000
wie das Web sein würde.

49
00:02:18,000 --> 00:02:20,000
Es ist schwierig den Leuten heute zu erklären, dass es damals schwierig war.

50
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
Aber dann -- OK, als TED startete, gab es noch kein Web.

51
00:02:23,000 --> 00:02:26,000
Also hatten Dinge wie ein Klick nicht dieselbe Bedeutung.

52
00:02:26,000 --> 00:02:28,000
Ich kann irgendwem ein Stück Hypertext zeigen,

53
00:02:28,000 --> 00:02:30,000
eine Seite, die Links hat,

54
00:02:30,000 --> 00:02:34,000
und wir klicken auf den Link und bing -- da ist eine andere Hypertext-Seite.

55
00:02:34,000 --> 00:02:36,000
Nicht beeindruckend.

56
00:02:36,000 --> 00:02:39,000
Wissen Sie, wir haben das bereits gesehen. Wir haben bereits Dinge als Hypertext auf CD-ROMs.

57
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Es war schwierig, ihnen begreiflich zu machen,

58
00:02:42,000 --> 00:02:46,000
also begreiflich, dass dieser Link zu

59
00:02:46,000 --> 00:02:48,000
praktisch jedem Dokument verweisen könnte, das man sich vorstellen kann.

60
00:02:49,000 --> 00:02:53,000
Das ist der Gedankensprung, der vielen Leuten schwer gefallen ist.

61
00:02:53,000 --> 00:02:55,000
Nun ja, einigen Leuten gelang er.

62
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
Ja, es war schwierig zu erklären, aber dennoch gab es eine Graswurzelbewegung.

63
00:02:59,000 --> 00:03:03,000
Und genau das ist es, was am meisten Spaß gemacht hat.

64
00:03:03,000 --> 00:03:05,000
Das war das Aufregendste.

65
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
Nicht die Technologie, nicht die Dinge, die die Leute damit gemacht haben,

66
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
sondern vielmehr die Gemeinschaft, der Geist all dieser Leute.

67
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
Das Zusammenkommen, das Senden von E-Mails.

68
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
Das ist wie es damals war.

69
00:03:13,000 --> 00:03:16,000
Wissen Sie was? Es ist lustig, aber jetzt ist die Situation wieder sehr ähnlich.

70
00:03:16,000 --> 00:03:18,000
Ich habe mehr oder weniger jeden gebeten, seine Dokumente einzustellen.

71
00:03:18,000 --> 00:03:21,000
Ich sagte: "Könntet ihr eure Dokumente in dieses Web-Ding einstellen?"

72
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
Und ihr habt es getan.

73
00:03:24,000 --> 00:03:25,000
Danke.

74
00:03:25,000 --> 00:03:27,000
Es ist wie eine Explosion gewesen, nicht?

75
00:03:27,000 --> 00:03:29,000
Ich meine, es ist sehr interessant gewesen,

76
00:03:29,000 --> 00:03:31,000
da wir herausgefunden haben, dass uns die Dinge, die im Web passieren

77
00:03:31,000 --> 00:03:33,000
wirklich sozusagen umhauen.

78
00:03:33,000 --> 00:03:35,000
Es ist viel mehr als wir ursprünglich angenommen hatten,

79
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
als wir unsere erste Website zusammensetzten,

80
00:03:37,000 --> 00:03:39,000
mit der wir angefangen hatten.

81
00:03:39,000 --> 00:03:42,000
Jetzt möchte ich, dass Sie Ihre Daten ins Web stellen.

82
00:03:42,000 --> 00:03:46,000
Es stellt sich heraus, dass es hier immer noch riesiges Potenzial gibt.

83
00:03:46,000 --> 00:03:48,000
Es gibt immer noch große Frustration

84
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
unter den Leuten, da wir Daten nicht als Daten im Web haben.

85
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
Was meinen Sie mit Daten? Was ist der Unterschied -- Dokumente, Daten?

86
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Dokumente liest man, OK?

87
00:03:57,000 --> 00:04:00,000
Mehr oder weniger, man liest sie, man kann Links weiterverfolgen und das war's.

88
00:04:00,000 --> 00:04:02,000
Mit Daten kann man alle möglichen Dinge mit einem Computer machen.

89
00:04:02,000 --> 00:04:08,000
Wer war hier oder hat anderweitig Hans Roslings Vortrag gesehen?

90
00:04:08,000 --> 00:04:12,000
Einer der großartigen -- ja, viele Leute haben ihn gesehen --

91
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
einer der großartigen TED-Vorträge.

92
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Hans hat diese Präsentation zusammengestellt,

93
00:04:16,000 --> 00:04:21,000
in der er verschiedene Länder in verschiedenen Farben zeigte.

94
00:04:21,000 --> 00:04:24,000
Er zeigte die Einkommenshöhen auf einer Achse

95
00:04:24,000 --> 00:04:27,000
und er zeigte die Kindersterblichkeit, und er ließ es zeitlich ablaufen.

96
00:04:27,000 --> 00:04:31,000
Er hat also diese Daten genommen und eine Präsentation erstellt,

97
00:04:31,000 --> 00:04:34,000
die viele Mythen zerschlug, an die die Leute glaubten,

98
00:04:34,000 --> 00:04:38,000
über die Wirtschaft in den Entwicklungsländern.

99
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
Er hat eine Folie wie diese hier erstellt.

100
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
Sie basierte auf all diesen Daten.

101
00:04:42,000 --> 00:04:45,000
OK, Daten sind braun, kastig und langweilig.

102
00:04:45,000 --> 00:04:47,000
So denken wir darüber, oder nicht?

103
00:04:47,000 --> 00:04:50,000
Das liegt daran, dass man Daten an sich normalerweise nicht verwenden kann.

104
00:04:50,000 --> 00:04:54,000
Aber tatsächlich tragen Daten ganz wesentlich dazu bei, was in unserem Leben geschieht.

105
00:04:54,000 --> 00:04:57,000
Und es passiert, da jemand die Daten nimmt und etwas daraus macht.

106
00:04:57,000 --> 00:04:59,000
In diesem Fall hat Hans die Daten zusammengestellt.

107
00:04:59,000 --> 00:05:04,000
Er hat sie auf allen möglichen Websites der Vereinten Nationen etc. gefunden.

108
00:05:04,000 --> 00:05:06,000
Er hat sie zusammengestellt,

109
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
diese zu etwas Interessanterem kombiniert,

110
00:05:09,000 --> 00:05:14,000
und dann hat er sie in diese Software überführt,

111
00:05:14,000 --> 00:05:16,000
von der ich glaube, dass sie ursprünglich sein Sohn entwickelt hatte.

112
00:05:16,000 --> 00:05:19,000
Und er hat diese wundervolle Präsentation erstellt.

113
00:05:19,000 --> 00:05:21,000
Und Hans bestand darauf

114
00:05:21,000 --> 00:05:25,000
zu sagen: "Sehen Sie, es ist wirklich wichtig, viele Daten zu haben."

115
00:05:25,000 --> 00:05:28,000
Und ich war froh, dass er auf der Feier letzte Nacht

116
00:05:28,000 --> 00:05:32,000
immer noch mit Nachdruck sagte: "Es ist wirklich wichtig, viele Daten zu haben."

117
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
Ich möchte nun, dass wir darüber nachdenken

118
00:05:34,000 --> 00:05:38,000
nicht nur zwei Datensätze miteinander zu verknüpfen, oder sechs wie er.

119
00:05:38,000 --> 00:05:43,000
Ich möchte eine Welt in Erwägung ziehen, in der jeder Daten ins Web gestellt hat,

120
00:05:43,000 --> 00:05:45,000
und somit ist praktisch alles, was man sich vorstellen kann, im Web.

121
00:05:45,000 --> 00:05:47,000
Und ich nenne es verknüpfte Daten (linked data).

122
00:05:47,000 --> 00:05:49,000
Die Technologie heißt verknüpfte Daten, und sie ist äußerst einfach.

123
00:05:49,000 --> 00:05:53,000
Wenn Sie etwas ins Web stellen möchten, gibt es drei Regeln.

124
00:05:53,000 --> 00:05:56,000
Erstens, diese HTTP-Namen --

125
00:05:56,000 --> 00:05:58,000
diese Sachen, die mit http: beginnen --

126
00:05:58,000 --> 00:06:02,000
werden jetzt nicht mehr nur für Dokumente verwendet,

127
00:06:02,000 --> 00:06:04,000
sondern wir benutzen sie für Dinge, um die es in den Dokumenten geht.

128
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
Wir verwenden sie für Menschen, für Orte,

129
00:06:06,000 --> 00:06:10,000
für Produkte, für Ereignisse.

130
00:06:10,000 --> 00:06:14,000
Alle konzeptionellen Dingen haben nun Namen, die mit HTTP beginnen.

131
00:06:14,000 --> 00:06:19,000
Zweitens, wenn ich einen dieser HTTP-Namen nehme und ihn nachschlage,

132
00:06:19,000 --> 00:06:21,000
und ich im Web die Daten

133
00:06:21,000 --> 00:06:23,000
über das HTTP-Protokoll abrufe,

134
00:06:23,000 --> 00:06:26,000
werde ich einige Daten in einem Standardformat erhalten,

135
00:06:26,000 --> 00:06:31,000
was ziemlich nützliche Daten sind, die jemand gerne

136
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
über die Sache oder das Ereignis hätte.

137
00:06:33,000 --> 00:06:35,000
Wer ist bei diesem Ereignis? Was auch immer über diese Person,

138
00:06:35,000 --> 00:06:37,000
wo sie geboren wurde, Sachen wie diese.

139
00:06:37,000 --> 00:06:39,000
Die zweite Regel ist also, dass ich Informationen zurückerhalte.

140
00:06:39,000 --> 00:06:43,000
Die dritte Regel ist, dass es beim Erhalten von Informationen

141
00:06:43,000 --> 00:06:46,000
nicht nur um die Größe, das Gewicht und den Geburtsort von jemanden geht.

142
00:06:46,000 --> 00:06:48,000
Es gibt Beziehungen.

143
00:06:48,000 --> 00:06:50,000
Daten sind Beziehungen.

144
00:06:50,000 --> 00:06:52,000
Interessanterweise sind Daten Beziehungen.

145
00:06:52,000 --> 00:06:56,000
Diese Person wurde in Berlin geboren. Berlin liegt in Deutschland.

146
00:06:56,000 --> 00:06:59,000
Und wenn sie Beziehungen haben, immer wenn sie eine Beziehung ausdrücken,

147
00:06:59,000 --> 00:07:02,000
wird der zugehörigen Sache

148
00:07:02,000 --> 00:07:06,000
einer dieser Namen zugeteilt, die mit HTTP beginnen.

149
00:07:06,000 --> 00:07:08,000
Also kann ich hingehen und diese Sache nachschlagen.

150
00:07:08,000 --> 00:07:11,000
Ich schlage also eine Person nach. Ich kann den Ort nachschlagen, in dem sie geboren wurde.

151
00:07:11,000 --> 00:07:14,000
Ich kann die Region nachschlagen, in der er liegt sowie die zugehörige Stadt,

152
00:07:14,000 --> 00:07:17,000
dessen Bevölkerung, und so weiter.

153
00:07:17,000 --> 00:07:19,000
Ich kann also dies alles durchsuchen.

154
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Das war es schon.

155
00:07:21,000 --> 00:07:23,000
Das sind verknüpfte Daten.

156
00:07:23,000 --> 00:07:26,000
Vor einigen Jahren schrieb ich einen Artikel mit dem Titel "Linked Data" ("Verknüpfte Daten")

157
00:07:26,000 --> 00:07:30,000
und kurz darauf haben die Dinge ihren Lauf genommen.

158
00:07:30,000 --> 00:07:34,000
Die Vorstellung von verknüpften Daten ist, dass wir viele, viele

159
00:07:34,000 --> 00:07:36,000
dieser Kästen haben, die auch Hans hatte.

160
00:07:36,000 --> 00:07:38,000
Und so können wir viele, viele Dinge aufkeimen lassen.

161
00:07:38,000 --> 00:07:41,000
Es ist nicht nur eine ganze Reihe anderer Pflanzen.

162
00:07:41,000 --> 00:07:43,000
Es ist nicht nur eine Wurzel, die eine Pflanze beliefert,

163
00:07:43,000 --> 00:07:46,000
sondern für jede dieser Pflanzen, was auch immer sie sind --

164
00:07:46,000 --> 00:07:49,000
eine Präsentation, eine Analyse, jemand, der nach Mustern in den Daten sucht --

165
00:07:49,000 --> 00:07:52,000
schauen sie sich alle diese Daten an

166
00:07:52,000 --> 00:07:54,000
und sie bekommen sie miteinander verbunden.

167
00:07:54,000 --> 00:07:56,000
Und das Wichtigste über Daten ist, dass

168
00:07:56,000 --> 00:07:58,000
je mehr Dinge miteinander verbunden sind, desto mächtiger sind sie.

169
00:07:58,000 --> 00:08:00,000
Also, verknüpfte Daten.

170
00:08:00,000 --> 00:08:02,000
Das Mem verbreitete sich.

171
00:08:02,000 --> 00:08:06,000
Und ziemlich bald war es Chris Bizer von der Freien Universität in Berlin,

172
00:08:06,000 --> 00:08:08,000
der als einer der ersten interessante Dinge eingestellt hat.

173
00:08:08,000 --> 00:08:10,000
Er stellte etwas in der Wikipedia fest.

174
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
Sie kennen Wikipedia, die Online-Enzyklopädie

175
00:08:13,000 --> 00:08:15,000
mit vielen, vielen interessanten Dokumenten.

176
00:08:15,000 --> 00:08:19,000
In diesen Dokumenten gibt es kleine Vierecke, kleine Kästen.

177
00:08:19,000 --> 00:08:22,000
Und in den meisten Info-Kästen gibt es Daten.

178
00:08:22,000 --> 00:08:26,000
Also schrieb er ein Programm, um die Daten zu entnehmen, um sie aus der Wikipedia auszulesen,

179
00:08:26,000 --> 00:08:28,000
und er stellte sie als Sammlung von verknüpften Daten

180
00:08:28,000 --> 00:08:31,000
ins Web, die er DBpedia nannte.

181
00:08:31,000 --> 00:08:35,000
DBpedia wird dargestellt durch den blauen Klecks in der Mitte dieser Folie

182
00:08:35,000 --> 00:08:37,000
und wenn Sie wirklich hingehen und Berlin nachschlagen,

183
00:08:37,000 --> 00:08:39,000
werden Sie auch andere Datensammlungen finden,

184
00:08:39,000 --> 00:08:42,000
die ebenfalls Material über Berlin enthalten, und sie sind miteinander verknüpft.

185
00:08:42,000 --> 00:08:45,000
Wenn Sie also die Daten über Berlin aus DBpedia herausziehen,

186
00:08:45,000 --> 00:08:47,000
werden sie schließlich auch diese anderen Dinge herausziehen.

187
00:08:47,000 --> 00:08:50,000
Und das Aufregende ist, dass es zu wachsen beginnt.

188
00:08:50,000 --> 00:08:52,000
Das ist nur das Graswurzelzeug wieder, OK?

189
00:08:52,000 --> 00:08:55,000
Lassen Sie uns kurz über Daten nachdenken.

190
00:08:55,000 --> 00:08:58,000
Daten kommen tatsächlich in vielen verschiedenen Formen daher.

191
00:08:58,000 --> 00:09:01,000
Denken Sie an die Vielfalt im Web. Es ist absolut wichtig,

192
00:09:01,000 --> 00:09:04,000
dass es das Web erlaubt, alle Arten von Daten einzustellen.

193
00:09:04,000 --> 00:09:06,000
So ist es mit Daten. Ich könnte über alle möglichen Arten von Daten sprechen.

194
00:09:07,000 --> 00:09:11,000
Wir könnten über Regierungsdaten sprechen. Unternehmensdaten sind wirklich wichtig.

195
00:09:11,000 --> 00:09:14,000
Es gibt wissenschaftliche Daten und persönliche Daten.

196
00:09:14,000 --> 00:09:16,000
Es gibt Wetterdaten, Daten über Ereignisse,

197
00:09:16,000 --> 00:09:20,000
über Vorträge, über Nachrichten und all diese Dinge.

198
00:09:20,000 --> 00:09:23,000
Ich werde nur ein paar davon erwähnen,

199
00:09:23,000 --> 00:09:25,000
so dass Sie eine Vorstellung von der Vielfalt

200
00:09:25,000 --> 00:09:29,000
und dem vorhandenen Potenzial erhalten.

201
00:09:29,000 --> 00:09:31,000
Lassen Sie uns mit Regierungsdaten beginnen.

202
00:09:31,000 --> 00:09:33,000
Barack Obama sagte in einer Rede,

203
00:09:33,000 --> 00:09:38,000
dass amerikanische Regierungsdaten im Internet verfügbar sein würden --

204
00:09:38,000 --> 00:09:40,000
in zugänglichen Formaten.

205
00:09:40,000 --> 00:09:42,000
Und ich hoffe, dass sie diese als verknüpfte Daten einstellen werden.

206
00:09:42,000 --> 00:09:44,000
Das ist wichtig. Warum ist es wichtig?

207
00:09:44,000 --> 00:09:47,000
Nicht nur wegen der Transparenz. Ja, Transparenz innerhalb der Regierung ist wichtig.

208
00:09:47,000 --> 00:09:50,000
Aber diese Daten -- dies sind die Daten aller staatlichen Einrichtungen.

209
00:09:50,000 --> 00:09:55,000
Bedenken Sie wie viele dieser Daten über den amerikanischen Lebensstil sind.

210
00:09:55,000 --> 00:09:57,000
Sie sind wirklich nützlich. Sie haben einen Wert.

211
00:09:57,000 --> 00:09:59,000
Ich kann sie in meiner Firma verwenden.

212
00:09:59,000 --> 00:10:01,000
Ich könnte sie als Kind verwenden, um meine Hausaufgaben zu machen.

213
00:10:01,000 --> 00:10:04,000
Wir sprechen also darüber eine bessere Welt zu ermöglichen,

214
00:10:04,000 --> 00:10:06,000
indem diese Daten verfügbar gemacht werden.

215
00:10:06,000 --> 00:10:10,000
Wenn Sie verantwortlich sind -- wenn Sie von Daten

216
00:10:10,000 --> 00:10:12,000
in einer staatlichen Einrichtung wissen, werden sie oftmals bemerken,

217
00:10:12,000 --> 00:10:15,000
dass die Leute sehr versucht sind, diese für sich zu behalten.

218
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
Hans nennt dies Datenbank-Umarmung ("database hugging").

219
00:10:18,000 --> 00:10:20,000
Sie umarmen Ihre Datenbank. Sie möchten sie nicht gehen lassen

220
00:10:20,000 --> 00:10:22,000
bevor Sie eine wunderschöne Website dafür erstellt haben.

221
00:10:22,000 --> 00:10:24,000
Ich möchte eher nahelegen --

222
00:10:24,000 --> 00:10:26,000
ja, erstellen Sie eine schöne Website.

223
00:10:26,000 --> 00:10:28,000
Wie könnte ich auch sagen, man solle keine schöne Website erstellen?

224
00:10:28,000 --> 00:10:31,000
Erstellen Sie eine schöne Website, aber zunächst --

225
00:10:31,000 --> 00:10:34,000
geben Sie uns die unverfälschten Daten.

226
00:10:34,000 --> 00:10:36,000
Wir möchten die Daten.

227
00:10:36,000 --> 00:10:38,000
Wir möchten unverfälschte Daten.

228
00:10:38,000 --> 00:10:41,000
OK, wir müssen jetzt nach Rohdaten fragen.

229
00:10:41,000 --> 00:10:43,000
Und ich möchte Sie darum bitten, dies zu üben, OK?

230
00:10:43,000 --> 00:10:44,000
Können Sie "Roh" sagen?

231
00:10:44,000 --> 00:10:45,000
Publikum: "Roh."

232
00:10:45,000 --> 00:10:46,000
Können Sie "Daten" sagen?

233
00:10:46,000 --> 00:10:47,000
Publikum: "Daten."

234
00:10:47,000 --> 00:10:48,000
Können Sie "Jetzt" sagen?

235
00:10:48,000 --> 00:10:49,000
Publikum: "Jetzt."

236
00:10:49,000 --> 00:10:51,000
Genau, Rohdaten jetzt!

237
00:10:51,000 --> 00:10:53,000
Publikum: "Rohdaten jetzt!"

238
00:10:53,000 --> 00:10:57,000
Üben Sie das. Es ist wichtig, da Sie sich nicht vorstellen können, wie viele Ausreden

239
00:10:57,000 --> 00:10:59,000
ich von Leuten höre, die an ihren Daten festhalten

240
00:10:59,000 --> 00:11:03,000
und diese nicht mit Ihnen teilen, auch wenn Sie dafür als Steuerzahler gezahlt haben.

241
00:11:03,000 --> 00:11:05,000
Und das gilt nicht nur für Amerika. Es betrifft die ganze Welt.

242
00:11:05,000 --> 00:11:08,000
Und es gilt natürlich nicht nur für Regierungen. Es betrifft auch Unternehmen.

243
00:11:08,000 --> 00:11:11,000
Ich möchte noch ein paar weitere Gedanken über Daten loswerden.

244
00:11:11,000 --> 00:11:16,000
Wir sind hier bei TED und die ganze Zeit sind wir uns bewusst

245
00:11:16,000 --> 00:11:21,000
über die riesigen Herausforderungen der menschlichen Gesellschaft.

246
00:11:21,000 --> 00:11:24,000
Krebs heilen, das Gehirn für die Alzheimer-Krankheit verstehen,

247
00:11:24,000 --> 00:11:27,000
die Wirtschaft verstehen, um sie ein wenig stabiler zu machen,

248
00:11:27,000 --> 00:11:29,000
verstehen wie die Welt funktioniert.

249
00:11:29,000 --> 00:11:31,000
Die Menschen, die sich diesen Herausforderungen stellen sind Wissenschaftler.

250
00:11:31,000 --> 00:11:33,000
Sie haben erste Ideen in ihren Köpfen

251
00:11:33,000 --> 00:11:36,000
und versuchen diese über das Web zu kommunizieren.

252
00:11:36,000 --> 00:11:39,000
Aber ein großer Teil des Wissensstandes von uns Menschen

253
00:11:39,000 --> 00:11:42,000
befindet sich derzeit in Datenbanken, oft verborgen in unseren Computern

254
00:11:42,000 --> 00:11:45,000
und wird gegenwärtig nicht mit anderen geteilt.

255
00:11:45,000 --> 00:11:48,000
Lassen Sie mich nur auf einen Bereich eingehen.

256
00:11:48,000 --> 00:11:50,000
Wenn Sie sich z.B. die Alzheimer-Krankheit ansehen,

257
00:11:50,000 --> 00:11:53,000
die Entwicklung neuer Medikamente -- hier kommt gerade eine Menge an verknüpften Daten zum Vorschein,

258
00:11:53,000 --> 00:11:55,000
da die Wissenschaftler auf diesem Gebiet feststellen,

259
00:11:55,000 --> 00:11:58,000
dass dies eine großartige Möglichkeit ist, um die eingeschränkte Sichtweise zu verlassen,

260
00:11:58,000 --> 00:12:02,000
da sie ihre Genomdaten in einer Datenbank

261
00:12:02,000 --> 00:12:05,000
innerhalb eines Gebäudes und die Proteindaten in einer anderen hatten.

262
00:12:05,000 --> 00:12:08,000
Nun verbinden sie beide miteinander -- verknüpfte Daten --

263
00:12:08,000 --> 00:12:11,000
und jetzt können sie Fragen stellen, die Sie vermutlich nicht stellen würden,

264
00:12:11,000 --> 00:12:13,000
die ich nicht stellen würde, aber sie.

265
00:12:13,000 --> 00:12:15,000
Welche Proteine sind bei der Signalübertragung beteiligt

266
00:12:15,000 --> 00:12:17,000
und außerdem verwandt mit pyramidenförmigen Neuronen?

267
00:12:17,000 --> 00:12:20,000
Nun ja, man nimmt eben diesen Zungenbrecher und gibt ihn bei Google ein.

268
00:12:20,000 --> 00:12:23,000
Natürlich gibt es keine Seite im Web, die diese Frage beantwortet hat,

269
00:12:23,000 --> 00:12:25,000
da noch niemand zuvor diese Frage gestellt hat.

270
00:12:25,000 --> 00:12:27,000
Man erhält 223.000 Treffer,

271
00:12:27,000 --> 00:12:29,000
aber keine brauchbaren Ergebnisse.

272
00:12:29,000 --> 00:12:32,000
Nun fragen Sie die verknüpften Daten, die sie jetzt zusammengestellt haben.

273
00:12:32,000 --> 00:12:36,000
32 Treffer, von denen jeder ein Protein mit diesen Eigenschaften ist

274
00:12:36,000 --> 00:12:38,000
und Sie können sie sich ansehen.

275
00:12:38,000 --> 00:12:41,000
Die Fähigkeit nun in der Lage zu sein, als Wissenschaftler solche Fragen zu stellen --

276
00:12:41,000 --> 00:12:43,000
Fragen, die eine Brücke über verschiedene Fachrichtungen hinweg schlagen --

277
00:12:43,000 --> 00:12:46,000
ist wirklich eine komplette Trendwende.

278
00:12:46,000 --> 00:12:48,000
Das ist wirklich von sehr großer Bedeutung.

279
00:12:48,000 --> 00:12:50,000
Die Wissenschaftler sind zurzeit völlig blockiert.

280
00:12:50,000 --> 00:12:55,000
Die Fähigkeit der Daten anderer Wissenschaftler ist ihnen verschlossen

281
00:12:55,000 --> 00:12:58,000
und wir müssen sie freigeben, so dass wir diese riesigen Probleme angehen können.

282
00:12:58,000 --> 00:13:02,000
Wenn ich nun so weitermache, werden Sie denken, dass all diese Daten aus riesigen Einrichtungen stammen

283
00:13:02,000 --> 00:13:05,000
und nichts mit Ihnen zu tun haben.

284
00:13:05,000 --> 00:13:07,000
Aber das stimmt nicht.

285
00:13:07,000 --> 00:13:09,000
In Wirklichkeit drehen sich Daten um unser Leben.

286
00:13:09,000 --> 00:13:12,000
Sie melden sich auf Ihrer bevorzugten sozialen Netzwerkseite an

287
00:13:12,000 --> 00:13:14,000
und sagen: "Das ist mein Freund."

288
00:13:14,000 --> 00:13:17,000
Bing! Beziehung. Daten.

289
00:13:17,000 --> 00:13:20,000
Sie sagen: "Diese Foto beschreibt diese Person."

290
00:13:20,000 --> 00:13:23,000
Bing! Das sind Daten. Daten, Daten, Daten.

291
00:13:23,000 --> 00:13:25,000
Jedes Mal wenn Sie etwas auf Ihrer sozialen Netzwerkseite tun,

292
00:13:25,000 --> 00:13:29,000
nimmt sich die soziale Netzwerkseite Daten und verwendet sie, wiederverwendet sie

293
00:13:29,000 --> 00:13:33,000
und gebraucht sie, um das Leben anderer Leute auf der Seite interessanter zu machen.

294
00:13:33,000 --> 00:13:35,000
Aber wenn Sie auf eine andere Website mit verknüpften Daten gehen --

295
00:13:35,000 --> 00:13:38,000
sagen wir eine über Reisen --

296
00:13:38,000 --> 00:13:41,000
und sie sagen "Ich möchte dieses Foto an alle Leute dieser Gruppe senden",

297
00:13:41,000 --> 00:13:43,000
dann kommen Sie nicht über die Mauern.

298
00:13:43,000 --> 00:13:45,000
Die Zeitschrift "The Economist" schrieb einen Artikel darüber und viele Leute haben darüber gebloggt.

299
00:13:45,000 --> 00:13:46,000
Enorme Frustration.

300
00:13:46,000 --> 00:13:48,000
Um diese Hürden zu überwinden benötigen wir Interoperabilität

301
00:13:48,000 --> 00:13:50,000
zwischen sozialen Netzwerkseiten.

302
00:13:50,000 --> 00:13:52,000
Wir müssen das mit verknüpften Daten tun.

303
00:13:52,000 --> 00:13:55,000
Ich möchte noch über eine letzte Art von Daten sprechen, möglicherweise die interessanteste.

304
00:13:55,000 --> 00:13:58,000
Bevor ich hierher kam, habe ich einen Blick auf OpenStreetMap geworfen.

305
00:13:58,000 --> 00:14:00,000
OpenStreetMap ist eine Karte, aber es ist auch ein Wiki.

306
00:14:00,000 --> 00:14:03,000
Zoomen Sie es heran und dieses Rechteck ist ein Theater, in dem wir uns jetzt befinden.

307
00:14:03,000 --> 00:14:05,000
Das Terrace Theater. Es hatte auf der Karte noch keinen Namen.

308
00:14:05,000 --> 00:14:07,000
Also konnte ich in den Bearbeiten-Modus gehen, es auswählen,

309
00:14:07,000 --> 00:14:12,000
unten den Namen hinzufügen und das Ganze speichern.

310
00:14:12,000 --> 00:14:15,000
Und wenn Sie jetzt auf OpenStreetMap.org

311
00:14:15,000 --> 00:14:18,000
zurück zu diesem Platz gehen, werden Sie sehen, dass das Terrace Theater einen Namen hat.

312
00:14:18,000 --> 00:14:20,000
Ich habe das gemacht. Ich!

313
00:14:20,000 --> 00:14:22,000
Ich habe das auf die Karte gemacht. Ich habe das gerade noch gemacht!

314
00:14:22,000 --> 00:14:24,000
Ich habe das dorthin gesetzt. Und wissen Sie was?

315
00:14:24,000 --> 00:14:27,000
Bei diesem Straßenplan geht es darum, dass jeder seinen Teil dazu beiträgt

316
00:14:27,000 --> 00:14:30,000
und so wird es zu einer wunderbaren Quelle,

317
00:14:30,000 --> 00:14:33,000
da jeder seinen Teil bearbeitet.

318
00:14:33,000 --> 00:14:36,000
Und darum geht es bei verknüpften Daten.

319
00:14:36,000 --> 00:14:39,000
Es geht um Leute, die ihren Teil dazu beitragen,

320
00:14:39,000 --> 00:14:42,000
um ein bisschen zu erstellen, so dass alles miteinander verbunden wird.

321
00:14:42,000 --> 00:14:45,000
So funktionieren verknüpfte Daten.

322
00:14:45,000 --> 00:14:49,000
Sie leisten Ihren Teil. Die anderen leisten ihren eigenen.

323
00:14:49,000 --> 00:14:53,000
Sie haben vielleicht nicht viele Daten, die Sie dort einstellen könnten,

324
00:14:53,000 --> 00:14:56,000
aber Sie wissen, sie einzufordern.

325
00:14:56,000 --> 00:14:58,000
Und wir haben das geübt.

326
00:14:58,000 --> 00:15:02,000
Also, verknüpfte Daten -- sie sind riesig.

327
00:15:02,000 --> 00:15:05,000
Ich habe Ihnen nur einen sehr kleinen Teil erzählt.

328
00:15:05,000 --> 00:15:07,000
Es gibt Daten zu jedem Aspekt in unserem Leben.

329
00:15:07,000 --> 00:15:10,000
Jeder Aspekt hinsichtlich Arbeit und Vergnügen.

330
00:15:10,000 --> 00:15:13,000
Und es geht nicht nur um die Anzahl an Orten, von denen Daten stammen.

331
00:15:13,000 --> 00:15:16,000
Es geht darum, diese miteinander zu verbinden.

332
00:15:16,000 --> 00:15:19,000
Und wenn man Daten miteinander verbindet, profitiert man davon

333
00:15:19,000 --> 00:15:22,000
in einer Weise wie es mit dem Web bzw. Dokumenten alleine nicht möglich wäre.

334
00:15:22,000 --> 00:15:26,000
Sie können diese wirklich riesige Leistungsfähigkeit herausholen.

335
00:15:26,000 --> 00:15:29,000
Wir befinden uns zurzeit in einem Stadium,

336
00:15:29,000 --> 00:15:33,000
in dem wir das tun müssen -- die Menschen, die daran glauben, dass es eine großartige Idee ist.

337
00:15:33,000 --> 00:15:36,000
Und ich glaube, dass es viele Mensch bei TED gibt, die Dinge tun,

338
00:15:36,000 --> 00:15:38,000
obwohl es keine unmittelbare Rendite gibt,

339
00:15:38,000 --> 00:15:41,000
da es sich nur dann auszahlen wird, wenn jeder sich beteiligt hat.

340
00:15:41,000 --> 00:15:45,000
Sie werden es tun, da sie Menschen sind, die einfach Dinge tun,

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00:15:45,000 --> 00:15:48,000
die jeder besser tun sollte.

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00:15:48,000 --> 00:15:50,000
OK, es heißt verknüpfte Daten.

343
00:15:50,000 --> 00:15:52,000
Ich möchte, dass Sie sie erstellen.

344
00:15:52,000 --> 00:15:54,000
Ich möchte, dass Sie sie einfordern.

345
00:15:54,000 --> 00:15:56,000
Und ich glaube, dass diese Idee es wert ist, verbreitet zu werden.

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00:15:56,000 --> 00:15:57,000
Dankeschön.

347
00:15:57,000 --> 00:16:00,000
(Applaus)